TonkinAI

[TonkinAI @TonkinAI]

Bitcoin is heading to test the ~$60k range again.

[TonkinAI @TonkinAI]

The next generation of AI chatbot:

1. Single-thread UI
2. Accessible everywhere
3. Actually does things

[Manthan Gupta @manthanguptaa]

https://t.co/CzmfXDgPRP

[TonkinAI @TonkinAI]

One of the most important things to teach my sons.

https://t.co/h2eKXHVcdU

[TonkinAI @TonkinAI]

@jukan05 @RemindMe_OfThis in September

[TonkinAI @TonkinAI]

The Claude Code guy proved that women can't be good at DevRel.

What? You mean I have to actively invest in a relationship?

[TonkinAI @TonkinAI]

I love this winning story.

[Chamath Palihapitiya @chamath]

Taken Sep 1, 2016 when @JonathanRoss321 convinced me we could take on the giants, build new silicon and that AI was coming. In typical SV fashion, we didn’t even have a company yet - just a term sheet from me to invest and the three of us. I spent the next month recruiting as many of the TPU team from Google Wisconsin as I could. “Welcome to chips”, I thought.

The company, as with all important companies, went through its own trials and tribulations including promoting Jonathan from CTO to CEO and the inevitable falling out and repair of his and my relationship. Anyways, it all happened for a reason.

Today we close this almost decade chapter and Jonathan starts a new one with nVidia.

I can’t thank him enough.

Sometimes it’s simply better to be lucky than good and be fortunate enough to work with great people and follow them into battle. That is me here.

Jonathan was not only the father of TPU when he was at Google but he is a technical genius of biblical proportions. He also assembled a great team with folks like @sundeep and @GavinSherry to back him up. They will also do incredible things at nvidia.

Separately, whenever something I’m involved in either crashes or wins, I reread my thoughts when I first did it. Was it luck? Was it skill? What did I learn? What do I do now?

YMMV, but I am attaching the original investment memo I wrote a decade ago.

I’ll do a more substantive view on why this deal matters and what my guess is about the future of AI silicon from here on an upcoming episode of the pod.

In the meantime, Merry Christmas. I am very thankful. So thank you Jonathan, Sunny, Gavin and the entire Groq team. 🙏🏽🙏🏽🙏🏽

[TonkinAI @TonkinAI]

This is the most insightful AI piece I've read in 2025. I really wanted to bring this to Vietnamese readers. Enjoy!

— Vietnamese Version —

Hơi nước, Thép và Nguồn chất xám vô tận

Mỗi thời đại đều mang dấu ấn của công nghệ, của một loại vật liệu thần kỳ.

Thép đã tôi luyện nên Thời đại Hoàng kim của các đế chế công nghiệp. Chất bán dẫn đã mang đến Kỷ nguyên Số. Giờ đây, AI mở ra một thời đại chưa từng có: thời đại của nguồn chất xám vô tận.

Lịch sử đã cho thấy ai làm chủ được công nghệ, làm chủ được nguyên vật liệu cốt lõi của thời đại, người đó sẽ định đoạt cả một kỷ nguyên.

Những năm 1850, Andrew Carnegie - ông vua của ngành luyện thép - mới chỉ là một cậu bé kiếm sống bằng cách chạy ngược xuôi đưa tin trên những con đường lầy lội ở quê nhà.

Thời ấy, cứ mười người Mỹ thì có tới sáu người làm nông. Vậy mà chỉ trong vòng hai thế hệ, Carnegie và những người cùng thời đã kiến tạo nên thế giới hiện đại: xe ngựa nhường chỗ cho ô tô và đường sắt, nến và đèn dầu lu mờ trước ánh điện, và sắt thô đã được thay thế hoàn toàn bởi thép.

Kể từ đó, trọng tâm của nền kinh tế đã chuyển dịch từ nhà xưởng sang văn phòng.

Ngày nay, tôi điều hành một công ty phần mềm tại San Francisco, xây dựng công cụ làm việc cho hàng triệu người lao động tri thức.

San Francisco là thủ phủ công nghệ của thế giới, và ở đây ai cũng bàn tán về Trí tuệ nhân tạo phổ quát (AGI), thế nhưng phần lớn trong số hai tỷ người làm việc trong các văn phòng trên toàn thế giới vẫn chưa thực sự cảm nhận được nó.

Liệu lao động trí óc sắp tới sẽ có hình hài ra sao? Chuyện gì sẽ xảy ra khi các doanh nghiệp dung nạp thêm những bộ óc không bao giờ ngủ?

Trong vài năm qua, nếu nhìn vào những giao diện AI thông dụng nhất, bạn sẽ thấy chúng na ná như Google với một ô nhập liệu to đùng giữa màn hình.

Tương lai thường khởi đầu với dáng vẻ thô kệch của quá khứ.

Những cuộc điện thoại đầu tiên ngắn gọn y hệt như công nghệ điện tín. Những thước phim thuở sơ khai trông chẳng khác nào các vở kịch sân khấu được quay lại.

Giờ đây chúng ta lại thấy lịch sử lặp lại khi các AI chatbot chỉ đang mô phỏng giao diện tìm kiếm đã già cỗi của Google. Chúng ta đang mắc kẹt trong giai đoạn chuyển giao đầy gượng gạo - thứ luôn xảy ra mỗi khi có một sự thay đổi công nghệ lớn.

Như một triết gia đã nói, chúng ta lái xe về phía tương lai, nhưng chỉ nhìn thấy nó qua gương chiếu hậu.

Tôi không có câu trả lời cho tất cả những gì sắp tới. Nhưng tôi muốn dùng vài phép ẩn dụ lịch sử để suy ngẫm về cách AI sẽ vận hành ở các quy mô khác nhau: từ cá nhân, đến tổ chức và cả toàn bộ nền kinh tế.

Cá nhân: Từ chiếc xe đạp thô sơ đến cỗ xe hơi tốc độ

Những tín hiệu thay đổi đầu tiên đã xuất hiện ở nhóm tinh hoa của giới lao động tri thức: các lập trình viên.

Simon, đồng sáng lập công ty với tôi, là mẫu người mà giới công nghệ hay gọi là "lập trình viên 10x" - năng suất gấp 10 lần người thường. Nhưng dạo này hiếm khi anh ấy tự tay viết code.

Đi ngang qua bàn làm việc của Simon, bạn sẽ thấy anh đang điều phối cùng lúc ba hoặc bốn trợ thủ AI. Chúng không chỉ tạo code nhanh hơn, mà chúng còn biết tư duy! Simon không còn là một lập trình viên 10x nữa, giờ đây anh ấy là 30x hoặc 40x gì đó. Anh xếp hàng loạt đầu việc cho AI xử lý trước giờ ăn trưa hoặc trước khi đi ngủ, để chúng tiếp tục làm việc khi anh ấy vắng mặt.

Simon đã trở thành người khai thác nguồn chất xám vô tận.

Một nghiên cứu khoa học những năm 70 cho thấy chiếc xe đạp đưa con người trở thành sinh vật có khả năng sử dụng năng lượng hiệu quả nhất, xét trên quãng đường và năng lượng tiêu hao.

Những năm 1980, thời kỳ đầu của cuộc cách mạng máy tính, Steve Jobs từng ví von máy tính cá nhân là "chiếc xe đạp cho tâm trí".

Một thập kỷ sau, xa lộ thông tin Internet xuất hiện và thay đổi hoàn toàn cách thế giới vận hành.

Nhưng đến tận ngày nay, phần lớn công việc tri thức vẫn đang dựa hoàn toàn vào sức người thủ công. Nó giống như việc chúng ta đang hì hục đạp xe đạp trên đường cao tốc vậy.

Với sự xuất hiện của các trợ thủ AI, những người như Simon đã chính thức từ giã chiếc xe đạp thô sơ để cầm lái một chiếc ô tô thực thụ.

Khi nào thì những người làm công việc tri thức khác cũng sẽ có "ô tô" để lái như Simon? Để làm được điều đó, chúng ta phải giải quyết hai bài toán hóc búa.

Thứ nhất là đảm bảo sự xuyên suốt của thông tin (đầu vào).

Với công việc lập trình, mọi công cụ và dữ liệu đều nằm gọn một chỗ và có tính liên thông rất cao: kho mã nguồn, trình soạn thảo code và màn hình chạy lệnh.

Nhưng với công việc văn phòng, thông tin lại nằm rải rác khắp nơi. Nếu muốn trợ thủ AI viết một bản mô tả sản phẩm hoàn chỉnh, bạn phải cho nó khả năng đọc được các đoạn chat của nhóm lập kế hoạch, tìm dữ liệu trong một thư mục bị giới hạn chia sẻ, lấy số liệu báo cáo từ phần mềm kế toán... đấy là chưa kể đến những "ký ức ngầm" chỉ tồn tại trong đầu một nhân viên nào đó.

Ngày nay, con người đang phải làm thủ công tất cả những đầu việc này bằng cách copy-paste giữa các cửa sổ và màn h��nh khác nhau. Chừng nào toàn bộ luồng thông tin được sinh ra từ công việc tri thức chưa được hợp nhất, giống như công việc của các lập trình viên, các trợ thủ AI cho lao động tri thức vẫn sẽ mắc kẹt trong các tác vụ nhỏ lẻ.

Thứ hai là đảm bảo khả năng kiểm chứng kết quả (đầu ra).

Trong công việc lập trình, mặc dù không phải là không có sai sót, nhưng kết quả của các trợ thủ AI có khả năng kiểm chứng rất cao. Bạn có thể kiểm tra tính đúng/sai ngay lập tức thông qua báo cáo lỗi và bằng các bài test tự động. Các nhà phát triển AI dùng chính điều này để dạy AI viết code giỏi hơn bằng kỹ thuật học tăng cường, để chúng liên tục thực hiện nhiệm vụ và tự kiểm chứng kết quả.

Nhưng làm sao ta kiểm chứng được một dự án có được quản lý tốt hay không? Làm sao biết được một bản báo cáo là xuất sắc hay dở tệ? Chúng ta chưa tìm ra cách dạy mô hình AI làm tốt những việc này. Vì vậy, con người vẫn buộc phải tham gia vào quy trình để giám sát, chỉ dẫn và kiểm chứng xem thế nào là một kết quả tốt.

Vào thời kỳ đầu của xe hơi, năm 1865, tại Anh từng ban hành "Đạo luật cờ đỏ", bắt buộc ô tô khi đi ra đường phải có người... cầm cờ đi trước. Để tránh xe chạy quá nhanh gây nguy hiểm.

Chúng ta cũng đang làm điều tương tự khi đưa con người tham gia vào vòng xử lý của các trợ thủ AI (human-in-the-loop), để chấp thuận hoặc từ chối mỗi thay đổi do AI đề xuất.

Kinh nghiệm từ việc sử dụng trợ thủ lập trình AI trong năm qua đã cho thấy việc này không khác nào cắt cử người soi kính lúp từng con ốc trên dây chuyền sản xuất. Chúng ta muốn con người giám sát các luồng công việc ở một vị thế bao quát hơn, chứ không phải lội xuống bùn để chạy theo từng tác vụ.

Một khi dữ liệu đầu vào được hợp nhất và kết quả đầu ra có thể kiểm chứng, hàng tỷ người lao động sẽ chuyển từ đạp xe sang lái ô tô, và tiến tới là ngồi trên những chiếc xe tự lái.

Tổ chức: Thép và Hơi nước

Mô hình doanh nghiệp là một phát minh khá mới mẻ trong lịch sử loài người. Và chúng có một nhược điểm chí mạng: càng phình to, bộ máy càng rệu rã và sớm chạm trần giới hạn.

Vài trăm năm trước, doanh nghiệp hầu hết chỉ là những công xưởng gia đình với chục nhân công. Giờ đây, ta có những tập đoàn đa quốc gia với hàng trăm nghìn người.

Việc quản trị - vốn dựa trên họp hành và nhắn tin để kết nối thông tin giữa người với người - đang oằn mình trước áp lực của quy mô doanh nghiệp và tốc độ thay đổi.

Chúng ta cố gắng cứu vãn tình thế bằng quy trình, văn bản và các tầng quản lý. Nhưng thực chất, ta đang cố giải quyết vấn đề quy mô công nghiệp bằng những công cụ thủ công. Chẳng khác nào cố xây một tòa nhà chọc trời bằng vật liệu gỗ vậy.

Hai câu chuyện lịch sử sau đây sẽ cho thấy bộ mặt các tổ chức trong tương lai có thể thay đổi ra sao nhờ những "vật liệu thần kỳ" mới.

Đầu tiên là câu chuyện của Thép.

Trước khi có thép, các tòa nhà thế kỷ 19 có giới hạn chỉ khoảng 6-7 tầng. Sắt tuy cứng nhưng nặng và giòn; nếu chồng thêm tầng, cấu trúc sẽ sập dưới sức nặng của chính nó. Thép ra đời và thay đổi tất cả. Cứng nhưng dẻo. Khung nhà nhẹ hơn, tường mỏng hơn, và các tòa nhà bỗng chốc vươn cao chọc trời.

AI chính là vật liệu "thép" của các tổ chức.

Nó có khả năng duy trì dòng chảy thông tin xuyên suốt các quy trình và đưa ra quyết định đúng lúc mà không tạo ra sự nhiễu loạn. Giao tiếp giữa người với người sẽ không còn là những bức tường chịu lực nặng nề mà cả tổ chức phải tựa vào để tồn tại.

Cuộc họp giao ban dài 2 tiếng mỗi tuần sẽ biến thành 5 phút xem lại báo cáo. Quyết định của lãnh đạo từng cần qua 3 cấp duyệt thì nay có thể chốt trong vài phút. Quyết định có thể được đưa ra kịp thời mà không cần phải tức thời. Các công ty có thể mở rộng quy mô đúng nghĩa mà không phải đánh đổi bằng sự trì trệ.

Thứ hai là câu chuyện của động cơ hơi nước.

Vào thời kỳ đầu của Cách mạng Công nghiệp, các nhà máy dệt buộc phải xây dựng nằm cạnh các con sông để vận hành cối xay nước.

Khi động cơ hơi nước xuất hiện, việc ứng dụng còn rất thủ công và hạn chế. Các chủ xưởng chỉ đơn thuần thay cối xay nước bằng động cơ hơi nước. Tất cả cấu trúc và quy trình nhà máy giữ nguyên như cũ. Kết quả là năng suất có tăng nhưng khiêm tốn.

Bước ngoặt thực sự chỉ đến khi các ông chủ nhận ra mình có thể thoát khỏi phụ thuộc vào nguồn nước.

Họ xây dựng những nhà máy to hơn nằm gần nguồn nhân lực, gần cảng biển và vùng nhiên liệu. Họ thiết kế lại toàn bộ dây chuyền sản xuất xoay quanh động cơ hơi nước. Và thế là năng suất bùng nổ. Cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ hai chính thức cất cánh.

Với AI, chúng ta vẫn đang kẹt ở giai đoạn "thay thế cối xay nước".

Chúng ta đang cố lắp ghép các AI chatbot vào những công cụ cũ kỹ vốn được thiết kế cho con người. Chúng ta chưa thực sự tái định hình xem một tổ chức sẽ trông như thế nào khi những ràng buộc cũ tan biến, và doanh nghiệp được vận hành bởi vô số những bộ óc làm việc ngay cả trong lúc bạn ngủ.

Tại công ty Notion của tôi, chúng tôi đang thử nghiệm mô hình mới này. Bên cạnh 1.000 nhân viên chính thức, hiện có hơn 700 "nhân viên" AI đang đảm nhiệm các công việc nhàm chán đối với con người.

Chúng ghi chép biên bản cuộc họp và trả lời câu hỏi dựa trên kho tri thức nội bộ. Chúng xử lý các yêu cầu IT và ghi nhận phản hồi khách hàng. Chúng hỗ trợ nhân sự mới làm quen với văn hoá và chính sách công ty. Chúng viết báo cáo tiến độ hàng tuần để mọi người không phải hì hục copy-paste.

Và đây mới chỉ là những bước chập chững ban đầu. Giới hạn duy nhất lúc này chỉ là trí tưởng tượng và sức ỳ của chính chúng ta mà thôi.

Nền kinh tế: Từ Florence thơ mộng tới những siêu đô thị

Thép và hơi nước không chỉ thay đổi kết c��u tòa nhà hay quy trình nhà máy. Chúng thay đổi diện mạo của cả những đô thị.

Cho đến vài trăm năm trước, các thành phố lớn vẫn được xây dựng nhưng không khiến con người bị choáng ngợp. Bạn có thể đi bộ xuyên qua Florence (Ý) chỉ trong 40 phút. Không gian đô thị khi ấy được xác định bằng độ dẻo dai của đôi chân và độ vang của giọng nói con người.

Rồi khung thép giúp các tòa nhà chọc trời mọc lên. Động cơ hơi nước kéo những đoàn tàu nối liền trung tâm với vùng ngoại ô xa xôi. Các thành phố bùng nổ về quy mô và mật độ: Tokyo, Trùng Khánh, Dallas.

Đây không phải là những phiên bản phóng to của Florence. Chúng đại diện cho một cách sống hoàn toàn khác. Những siêu đô thị này dễ khiến ta mất phương hướng và cảm thấy vô danh. Đó là cái giá phải trả cho sự mở rộng. Nhưng bù lại, chúng mang đến nhiều cơ hội và tự do hơn.

Tôi tin rằng nền kinh tế tri thức cũng đang đứng trước một cuộc chuyển mình tương tự.

Ngày nay, phần lớn công việc tri thức vẫn vận hành theo cấu trúc cũ: những đội nhóm vài chục nhân viên, quy trình làm việc dựa theo nhịp độ họp hành và email. Chúng ta vẫn đang xây dựng những Florence bằng đá và gỗ.

Khi các trợ thủ AI được triển khai trên diện rộng, chúng ta sẽ bắt đầu xây dựng những Tokyo.

Đó sẽ là những tổ chức với sự tham gia của hàng ngàn AI và con người. Quy trình công việc chạy liên tục xuyên múi giờ, không cần chờ ai ngủ dậy. Các quyết định hiệu quả có thể được đưa ra kịp thời, chỉ với một số ít người thực sự cần thiết.

Cảm giác sẽ rất khác lạ. Nhanh hơn, hiệu suất gấp bội, nhưng ban đầu sẽ khá choáng ngợp. Nhịp điệu của những cuộc họp tuần, kế hoạch quý hay đánh giá năm có thể sẽ không còn phù hợp nữa. Những guồng quay mới sẽ hình thành.

Chúng ta chấp nhận mất đi khả năng bao quát, dễ nắm bắt của quy mô nhỏ. Nhưng bù lại, ta đạt được tốc độ và quy mô khổng lồ.

Vượt qua những cối xay nước

Mọi vật liệu thần kỳ đều đòi hỏi con người phải thôi nhìn thế giới qua chiếc gương chiếu hậu, để bắt đầu hình dung về một thế giới mới.

Andrew Carnegie nhìn vào thép và thấy những đường chân trời mới của đô thị. Các chủ xưởng dệt ở Anh nhìn vào động cơ hơi nước và thấy những nhà máy được giải phóng khỏi các dòng sông.

Với AI, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn "cối xay nước", cố lắp ghép những con chatbot vào các quy trình vốn được thiết kế cho con người.

Chúng ta cần dừng việc yêu cầu AI chỉ đơn thuần đóng vai trò "tài phụ" (copilot). Chúng ta cần tưởng tượng xem công việc tri thức sẽ ra sao khi các tổ chức của con người thực sự được gia cố bằng "thép", khi công việc thực sự được giao phó cho những bộ óc không bao giờ ngủ.

Thép. Hơi nước. Nguồn chất xám vô tận.

Một đường chân trời mới đang hiện ra, chờ đợi chúng ta kiến tạo.

[Ivan Zhao @ivanhzhao]

https://t.co/fxHYR6S29D

[TonkinAI @TonkinAI]

This

[Arnold Schwarzenegger @Schwarzenegger]

Everything you learn in the gym applies to life.
-Reps are the only way to get better
-Showing up over and over is the only hack that works
-Losing the fear of failure is the only way to accomplish anything big
-Do a little more every week and tiny wins build into something huge

[TonkinAI @TonkinAI]

Sometimes you look around and see no options.

Yet, you don't give up.

Not because you're brave.

Because even giving up is not an option.

[TonkinAI @TonkinAI]

@Niklas_Sikorra I posted on Reddit. People tried the product and gave great feedback.
Then I introduced subscriptions after about one month. Some enthusiastic users quickly became first customers.

[TonkinAI @TonkinAI]

@PaddleHQ Hi @PaddleHQ, email sent. Thanks for your response.

[TonkinAI @TonkinAI]

It takes a full three API calls to @PaddleHQ to properly upgrade a credit-based subscription:

1. Extend the billing period of the current plan to the next 30 days (using do_not_bill)
2. Upgrade the customer to the new plan (also with do_not_bill)
3. Create a one-time charge equal to the new plan's cost (via a separate non-subscription price)

Am I missing anything? Is this really the intended workflow?

[TonkinAI @TonkinAI]

@MusthafaSoukath @GergelyOrosz Thanks for the insights.

[TonkinAI @TonkinAI]

@MusthafaSoukath @GergelyOrosz Can you share an insight on why those orgs choose Windsurf over Cursor or Copilot?

[TonkinAI @TonkinAI]

@WinRAR_RARLAB TIL winrar is on twitter with 100k followers

[TonkinAI @TonkinAI]

dark mode is terrible for eyeballs

[void. @iBuild]

a tech opinion you can defend like this?

[TonkinAI @TonkinAI]

@namyakhann steal your photo

[TonkinAI @TonkinAI]

Saturday is the best day to lock in